Compass MCP

Lokaler MCP, der liest, was du gerade tust, und vorschlägt, welches Modell passt — Copy-Anpassung vs. UI vs. fieser Bug, so etwas.

So funktioniert es

Jede echte Aufgabe sollte einmal durch start_session (kompakt) laufen: standardmäßig ein günstiges Modell, schwerer nur, wenn die Aufgabe es erfordert. Agents folgen den Workspace-Regeln und rufen es zu Arbeitsbeginn auf (auch bei Multitask / Subagents — nicht überspringen). Cursor wechselt das Chat-Dropdown nicht automatisch und fängt nicht jede Nachricht ab — kopiere copy_task_model auf Task model=. Gleiche Aufgabe + stick_action=keep → keine erneute Empfehlung (außer wenn der Arbeitstyp auf Planung/Architektur wechselt). Wenn der Benutzer einen reinen Prompt-Test-Satz sagt, rufe trotzdem start_session oder recommend_model auf; implementiere nicht.

Related MCP server: MCP Router

Installation

git clone https://github.com/JakeLim17/compass-mcp.git
cd compass-mcp
npm run connect -- cursor
npm run connect -- claude
npm run connect -- codex

Wähle eine Host-Zeile. Sie installiert, baut und schreibt deine MCP-Konfiguration (vorhandene Konfiguration wird zuerst gesichert).

Starte dann die App neu. In Cursor: Seitenleiste Customize → MCPs → aus- und wieder einschalten.

Nicht auf npm — von GitHub klonen. Updates: npm run sync.

Katalogpflege: Cursor fügt oft Modelle hinzu. Überprüfe die Task-Slugs in src/recommend.ts / src/hosts.ts gegen Models & Pricing etwa monatlich (oder wenn sich der Cursor-Models-Auswähler ändert). Dann npm run sync und MCP in Customize → MCPs umschalten.

Verwendung

Sag einfach im Chat, was du tust. Der Agent ruft Compass auf und erhält einen Modellvorschlag.

Beispiele:

• „Welches Modell soll ich dafür verwenden?"

• „Korrigiere den Login-Text mit Fable"

• „Debugge diese flaky Type-Error-Regression"

Sag einen Modellnamen, wenn du willst (페이블로, use codex) — das gewinnt gegenüber dem Score.

Was es normalerweise wählt

Cursor-Katalog (Task-Slugs)

„Am leichtesten" hängt vom Host ab — Cursors günstiger Slot ist Composer, nicht Haiku. Wenn die Top-Wahl nicht verfügbar ist, fällt es auf die nächste in der Liste zurück.

Grenzen

• Ändert das Chat-Dropdown nicht für dich — du oder der Agent wählt das Modell weiterhin.

• Fehlermodus: Wenn du „추천 모델로 다시" sagst, ohne must_do.task_model (copy_task_model) auf Task model= zu setzen, verlässt du Composer. Cursor MCP kann Task nicht automatisch binden. task_model_required + Regeln erzwingen das Kopieren; verify_run_compliance kann die übergeordnete Chat-Laufzeit nicht sehen.

• Cursor ist das Hauptziel; Claude Code und Codex CLI funktionieren auch.

• Remote-Web-Connectors sind optional (siehe unten).

Remote-HTTP (optional)

Für Claude.ai-/ChatGPT-Connectors, nicht für den täglichen Cursor-Einsatz:

export COMPASS_MCP_API_KEY="$(openssl rand -hex 32)"
npm run start:http
# → http://127.0.0.1:3920/mcp

Tunnele diesen Port über HTTPS und richte den Connector auf /mcp mit Authorization: Bearer <key> aus. Lokales stdio (npm run connect) reicht für die meisten.

Lizenz

MIT

Koreanisch: Lokaler MCP, der den Arbeitssatz liest und ein Modell empfiehlt (v0.9.7+). Einzeilige Installation: npm run connect -- cursor|claude|codex. Für einfache Aufgaben Composer 2.5 Standard (nicht Fast) — Task-Slug composer-2.5-fast als Fallback, Chat-UI empfiehlt Standard. Gesamter Katalog der Cursor-Hauptmodelle (Sonnet/Opus 4.8·5/Fable/Grok/Sol/Terra/Kimi) sortiert. copy_task_model muss in Task model= kopiert werden (nur sagen = Verstoß).